
AI 代理程式和聊天機器人有什麼區別?
雖然聊天機器人和代理人之間存在很多差異,但最好在短期內將它們視為一個更好的合作故事。
雖然聊天機器人和代理人之間存在很多差異,但最好在短期內將它們視為一個更好的合作故事。
如果您曾經與線上客戶支援人員聊天,或詢問 Siri 羅德島州的官方鳥是什麼,就表示您已經與聊天機器人互動了。
這些方便的數字助理很擅長回答簡單的問題和執行基本任務,但在生成人工智能(AI)時代,他們可以感到非常有限。 請 Siri 按地區列出您最重要的銷售潛在客戶清單,它可能會為您提供 Google。
另一方面,AI 代理人就像在您的工作流程中內置了一個數字 AI 助理。 需要協助確定當天的頂尖銷售前景優先順序嗎? 正在尋找今天早上錯過的服務團隊會議的快速摘要? 打破創意牆,需要針對您的客戶人口量身定制的行銷文案嗎? 基於公司獨特資料的代理人可以幫助您完成所有這些問題。
儘管如此,考慮到兩者的對話性質,很自然地想知道聊天機器人結束和代理人從何處開始。 繼續閱讀以了解。
Salesforce 人工智能提供可靠的可擴展 AI,基於我們的 Salesforce Platform 架構。 在客戶資料中利用我們的 AI,建立可自訂、預測性和產生的 AI 體驗,以安全滿足您的所有業務需求。 與愛因斯坦一起,將對話式 AI 帶入任何工作流程、使用者、部門和行業。
傳統聊天機器人是一種電腦程式,它使用預先定義的規則、決策樹和腳本式回應與使用者互動。 聊天機器人通常需要大量培訓和微調才能準確處理使用者請求,以實現自然語言處理 (NLP) 的人工智慧模式不太先進的 AI 形式。 自 Joseph Weizenbaum 於 1964 年創建 ELIZA 以來,這些聊天機器人一直存在,主要用於信息檢索,處理基本互動,以及回答常見的客戶支持問題。 儘管聊天機器人具有類似 AI 代理程式的對話界面,但它們不會像大語言模型 (LLM) 一樣理解語言。
他們能夠為常見問題提供快速、一致的回應,使他們成為可靠、具成本效益的解決方案,用於處理常規客戶服務查詢、收集基本信息和建議相關資源。 但是,他們了解上下文和從互動中學習的能力是有限的,他們處理預先定義的對話流程之外的查詢的能力也是有限的。 因此,雖然它們對於直接、重複性的任務有效,但他們卻很難處理更開放式的對話。
「在傳統機器人中,對話流程本身是以非常宣告性和預先定義的方式構建的。 這並不能為您提供完全自然的對話體驗,」Salesforce AI 團隊的產品管理總監 Abhi Rathna 表示。
想像聊天機器人就像自動販賣機器人:它具有固定的零食清單(預先定義的回應),一個用於用戶輸入的小鍵盤(您可以提出的查詢),它只能為您提供您所選擇的內容(腳本回應)。 它簡單,可預測,如果您需要滿足特定需求,它可以很好地運作。
聊天機器人非常適合所有回應都遵守品牌消息指南至關重要的情況。 Rathna 說:「對於具有非常特定的品牌聲音的用戶而想要對關鍵情境中對話流程進行規範,傳統機器人將使他們能夠控制這些對話的能力。」
AI 代理是一種先進的 AI 助理,旨在在各種任務中增強人類能力。 與較有限的聊天機器人不同,AI 代理(也稱為自主代理程式)可以理解和生成自然語言,處理和分析大量信息,並協助進行複雜的活動,例如寫作、編碼、解決問題和創意任務。
由於這些系統通常建立在大量資料上訓練的大型語言模型 (LLM),因此它們可以更好地參與更多細微和情境感知的互動。 為了讓公司產生個人化輸出或發現重要的業務見解,代理程式也可以基於您的獨特業務資料,包括結構化資料 (例如試算表或資料庫),以及非結構化資料 (例如 PDF、電子郵件和聊天記錄)。
由於 AI 代理程式可以適應互動並從中學習,因此它們是多功能的工具,在提高生產力和決策方面卓越。
Rathna 說:「AI 代理程式使用大型語言模型來編排對話,這使得創建自然流程非常容易,同時也縮短配置時間。」 「代理人更好地了解意圖並將其匹配到正確的答案。」
如果聊天機器人類似於自動售貨機,AI 代理就像個人廚師,具有令人印象深刻的食譜(廣泛的知識庫),能夠理解複雜菜餚請求(自然語言處理)的能力,並可以學習適應您喜好的新餐點(從歷史數據中學習的能力)。
聊天機器人在許多重要方面與 AI 代理程式有所不同,包括他們的能力、訓練方式以及實作它們所需的時間。
如果聊天機器人主要遵循以規則為基礎的對話,並且僅限於回答預先定義的問題,人工智能代理程式可以根據相關知識和內容推理和基礎答案。 客戶服務聊天機器人與代理程式不同,需要針對數百種語言進行廣泛的培訓,才能理解自然語言要求,從而使代理程式顯著更快、更容易實施和啟動。 此外,代理程式不需要以規則為基礎的對話方塊和配置來呼叫動作並指導對話。
那麼這些對於確定哪一種最適合您的業務意味著什麼? Rathna 說,這可能取決於面向客戶的需求與面向員工的需求。
「對於主要面向客戶的場景,我認為將會混合傳統聊天機器人和現代生成人工智能代理程序。 對於面對員工的情況,代理人更有利,」他說。 「我們的 Agentforce Assistant 與其他業務流程一起整合在工作流程中。 結合快速整合,這將使採用更快速。」
在短期內,隨著生成人工智能響應的可靠性持續提高,Rathna 認為混合模型是許多客戶的好選擇。
「我預期的是,客戶在某些情況下使用聊天機器人,他們希望更具規範性和更多控制權的情況下,並使用代理程式用於其他用例,讓生成人工智能控制對話。 這項技術仍在不斷發展,所以這可能會在幾年內發生變化,但在那之前,我們應該將代理程式和聊天機器人視為一個更好的一起合作故事。」
隨著 AI 技術不斷發展,AI 代理人在未來幾年中正在準備大幅增長。 代理人互動將在文字、語音和視覺媒體上變得更直觀,而改進的情境理解將是使他們能夠隨著時間的推移提供更多相關信息的關鍵。
雖然傳統聊天機器人的演變並不會像 AI 代理程式那樣令人興奮,但我們將看到使用者體驗方面的實際進步、與其他商業系統的增強整合,以及更輕鬆地實作自定義聊天機器人流程和回應。
隨著我們所有人集體在這個快速發展的 AI 環境中,了解聊天機器人和代理商可以在現在和未來獨特的方式為您的業務帶來獨特的利益,對於最大程度地發揮它們的影響,將至關重要。 無論是使用聊天機器人、代理人,還是採用混合方法並同時使用兩者,這些工具毫無疑問在業務運營中扮演越來越有意義的角色,重塑我們與技術和彼此互動的方式。
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